全球各种规模的企业都在试图理解生成式人工智能，并确定它可以在哪些方面带来价值。好消息是大多数企业都在实际运用它。
根据德勤（Deloitte）最近发布的一份新报告，大多数企业实际上都达到或超过了自己对人工智能投资回报率（ROI）的预期。
这份第四季度《生成式人工智能现状》报告基于对 14 个国家 2773 位领导的调查，重点介绍了企业在其生成式人工智能历程中取得的进展和面临的挑战。与一年前发布的第一版报告相比，该报告取得了长足的进步，当时企业领导者表达了多方面的担忧。与第三季度报告相比也取得了积极进展，第三季度报告显示，由于数据问题，大多数组织都避免了一些人工智能用例。
尽管实现价值的时间比预期的要长，但近四分之三（74%）的受访者表示，他们最先进的人工智能计划正在达到或超过预期的投资回报率。在投资回报率和成功推广方面，网络安全和信息技术部门处于领先地位。- 企业需要至少 12 个月的时间来解决采用人工智能所面临的主要挑战
- IT、网络安全、运营、市场营销和客户服务部门的采用率和效果最高
- 78% 的受访者预计将在下一财年增加人工智能总支出
德勤人工智能主管 Jim Rowan 在接受采访时表示，“企业报告称使用人工智能的最大收益是提高效率和节约成本。我们正在从日常任务和活动中抽出时间，提高个人效率。”
企业技术是企业运行的基础。对于许多类型的技术来说，企业采用这些技术可能需要数年时间，因为企业首先需要验证用例和投资回报潜力。
虽然人工智能技术的快速发展吸引了公众的想象力，但在应用方面，企业的步伐往往要慢得多。
人工智能创新的突飞猛进与企业技术推广的深思熟虑之间的脱节带来了巨大挑战。
Rowan 表示：“企业正在以企业的速度前进，这在报告中的几个不同领域都有所体现，包括企业全面面临的扩展问题、风险和监管挑战。”这种速度上的差异，因许多企业仍在应对基础技术挑战而变得更加复杂，比如数据治理和平台现代化。Rowan 指出，企业必须先解决这些根本问题，才能充分利用生成式人工智能的潜力。Rowan 强调，与其匆忙部署最新的人工智能工具，不如采取更加审慎的战略方法，重点建设必要的基础设施和文化准备。通过花时间将人工智能适当融入现有的运营和工作流程，企业可以确保该技术带来实实在在的长期价值，而不仅仅是昙花一现的新鲜事物。这种耐心、审慎的方法虽然在短期内可能会慢一些，但最终可能会在推动持久转型方面更有效。企业从人工智能中看到实际价值的关键领域之一是软件开发周期。
报告指出，AI 正在助力整个流程提升效率，从需求收集到测试和部署都有体现。
Rowan 表示：“我们在软件开发生命周期中看到了大量的人工智能，这就是为什么 IT 部门一直是这一领域的大力支持者。”
除了软件开发，企业还在利用人工智能来提升客户服务和联络中心的运营。通过自动化某些任务和互动，企业能够提高效率和响应能力。Rowan 补充道：“另一个大的用例是围绕联络中心、客户服务以及这两者的参与。因此，这些往往是我们看到效率提高最多的领域。”
在企业寻求量化其人工智能投资的影响时，Rowan 强调了同时关注定量和定性指标的重要性。
节约成本和提高效率固然重要，但企业还应跟踪新创意和新用例，以及对员工技能和企业文化的影响。
2025 年，企业需要考虑的最大创新领域或许是 AI 代理。报告显示，52% 的企业正在寻求 AI 代理，其中 45% 专门探索多代理系统。
Rowan 对人工智能代理的潜力表示乐观，但指出企业全面采用和整合这项技术还需要时间。
Rowan 解释说，企业可能会先从更简单、更集中的代理应用开始，然后再扩大使用范围。AI 代理有可能从根本上改变企业流程，并带来显著的投资回报，但前提是必须从战略角度出发。在最初推出 GenAI 时，企业往往侧重于概念验证（PoC）部署，AI 代理需要采用不同的方法。企业不应只关注单个用例，而应着眼于更广泛的流程链。Rowan 还提到，“AI 代理的真正价值将来自于重新思考整个业务流程，使之成为人工智能驱动的流程，而不仅仅是实施个别用例。”要想实现人工智能，实际上必须考虑如何重建流程，而这一切都将由人工智能驱动，而不是人力驱动。尽管人工智能具有明显的优势，但企业在扩大人工智能部署规模方面仍面临重大障碍。德勤认为，关键障碍之一是员工对人工智能工具的访问和使用有限。报告显示，在大多数企业中，只有不到 40% 的员工能够使用人工智能工具。这种缺乏广泛采用的情况表明，需要进行文化层面的转变，不仅要向员工提供工具，还要让他们了解使用 AI 辅助日常工作的重要性。
Rowan 最后表示：“如果现在有人每天工作中一点都不用 AI，不管是公司相关工具，还是一些消费级的工具，我觉得他已经落后了。”
原文来源于：
1.https://venturebeat.com/ai/deloitte-reports-that-74-of-enterprises-hit-gen-ai-roi-targets-though-challenges-remain/
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